惊艳!阿里这本《从零开始学架构》,GitHub狂揽K8000星

Kimi K2开源解析:1T参数MoE大模型的工程实践与Agent落地 大语言模型(LLM)正从通用能力迈向专业化Agent阶段,而稀疏化架构如MoE(Mixture of Experts)成为平衡性能与成本的关键路径。其核心原理在于动态路由与稀疏激活,使超大规模参数(如1T级别)在推理时仅需激活少量专家(如32B),显著降低显存与计算开销。这一技术不仅提升训练稳定性与推理效率,更支撑复杂工具调用、多步规划等真实Agent任务。当前产业界亟需可部署、可复现、可扩展的开源基座,而Kimi K2正是这样一款融合MoE架构、自研优化器(MuonClip)、Agentic数据合成与Mo 阅读详情

前言

成为架构师是程序员进阶不可或缺的一条路径,尤其在当今愈加智能化的社会,对每位程序员的架构能力都提出了新的要求。书中自有颜如玉书中自有黄金屋,只有不断学习,才能摆脱35年龄下岗的梗!

都说程序员的发展方向有两个:一钻研技术,成为架构师;二是当管理,往技术管理层面发展,但在管理的道路上已经近乎饱和,大部分程序员的选择就是:往架构师方向发展!今天作者就给大家推荐这一本极好的书:《从零开始学架构》,耐心看完,你会收获更多的感悟。

“架构”到底指啥,很多人不一定能够准确地回答。例如: 架构和框架是什么关系?有什么区别?Linux 有架构, MySQL 有架构, JVM 也有架构,使用 Java 开发、 MySQL 存储、胞在Linux 上面的业务系统也有架构,应该关注哪个架构呢?微信有架构,微信的登录系统也有架构,微信的支付系统也有架构,当我们谈微信架构时,到底在谈什么架构?

其关键点无外乎于子系统、系统、模块、组件等、框架和架构。

关于作者的一些读后感

很多讲架构的书其实都是在灌水,讲讲架构就开始讲某几项技术和产品的细节。而这本书则是面面俱到地把架构设计的各个方面和考虑因素纳入到了一个整体的框架里。结论明确爽快,总结简单明晰。

架构的核心价值是识别复杂度并有的放矢地解决复杂度。同时架构三原则和复杂度啥的讲得非常清楚。把几乎所有分布式、微服务涉及到的名词都覆盖并做了解释,这很难得。很不错的入门书,可以当工具书反复查阅。 

目录

第一部分:概念和基础(1-3章节)

部分内容展示:

第二部分:高性能架构模式(4-5章节)

部分内容展示:

第三部分:高级架构模式(6-10章节)

部分内容展示:

第四部分:可扩展架构模式(11-15章节)

部分内容展示:

第五部分:架构实战(16-20章节)

部分内容展示:

本书由浅入深地阐述了架构设计的相关内容,比较适合以下类型的读者:

1.没有架构设计经验,但对架构设计非常有兴趣,希望学习架构设计技术,提升技术能力,成为“大厂面霸”的学者;

2.已经尝试了 些架构设计,但挖了各种“坑”或踩了各种“坑”,希望知道“为什么”的技术人员;

3.具备一定的架构设计经验想进一步系统化地提升架构设计能力,成为令人羡慕的“高级技术专家”“资深技术专家”的学者。

个人AI编程环境部署:认知重构与三层架构实践 AI编程环境并非简单安装工具链,而是面向开发者认知升级的技术范式——它以代码理解为起点,依托感知层(上下文建模)、决策层(领域规则+模型协同)和执行层(可验证交付)构成闭环系统。其核心价值在于将专业经验转化为AI可执行的指令集,支撑安全敏感开发、遗留系统维护、嵌入式PLC逻辑理解等高阶场景。实践中需兼顾RAG知识库构建、轻量化模型选型(如DeepSeek-Coder-1.3B)、Dify本地部署及健康度监控,避免陷入‘能调用但不可控’的伪智能陷阱。 阅读详情

相关推荐

本地部署类Kimi K2工作流:Qwen2-MoE+RAG实战指南

大语言模型本地化部署正成为企业数据安全与低延迟交互的关键路径。MoE(Mixture of Experts)架构凭借高推理效率与可控显存占用,成为长文本理解、多跳推理和代码生成等复杂任务的优选基座;RAG(检索增强生成)则有效突破原生上下文窗口限制,实现PDF、手册等非结构化文档的精准语义检索。本文聚焦Qwen2-MoE-16B这一开源MoE模型,结合LayoutParser与PaddleOCR驱动的智能PDF解析、BGE-M3向量嵌入及llama.cpp定制量化方案,构建可离线运行、API兼容Kimi W

weixin_33938733的博客 360

从零开始学架构 01-架构基础【笔记】

说明:对从零开始学架构这本书看时所做的记录 模块,逻辑角度拆分,如注册模块、登录模块 组件,物理角度来分,如web服务器,nginx 框架是标准的,有规范的产品,关注规范 架构关注结构 软件架构指软件系统的顶层结构,为了高性能、高可用、可扩展、所以要做架构设计,但盲目的这样做会消耗很多额外的时间。 架构设计的目的是为了解决复杂度带来的问题 单机复杂度 集群复杂度 简单的系统更容易做到高性能...

博客模板 1万+

DeepSeek V4-Pro:MoE架构驱动的本地化编程协作者

MoE(Mixture of Experts)是一种通过稀疏激活提升大模型推理效率的核心架构范式,其原理在于动态路由输入至少量专家子网络,以计算换带宽,显著降低KV Cache显存占用与延迟。该技术正从学术方案走向工程落地,尤其在代码生成、IDE深度集成等对低延迟与高上下文感知要求严苛的场景中展现出独特价值。DeepSeek V4-Pro正是这一趋势的代表性实现——它将MoE作为默认骨架,支持128专家动态调度、原生Tool Calling及VS Code/LSP协议兼容,并依托MIT开源协议赋能本地部署与

weixin_30691871的博客 396

从外卖小哥自学到阿里首席架构师,全靠这份“从零学架构宝典”真的太强了

全文以非常系统化的知识,适合用户构建自己的软件架构初始体系,然后逐个深入研究和实践。从这几部分主要内容来引出一些小知识点: 1、架构是什么、解决什么问题 2、架构设计的原则和实践流程 3、高性能架构设计(存储高性能、计算高性能) 4、高可用架构设计(CAP、FMFA、存储高可用、计算高可用) 5、可扩展架构(分层架构、SOA架构、微服务架构、微内核架构) 6、架构实战(互联网架构演进、互联网架构模版、架构重构)

aa119101的博客 1000

本地部署AI模型与知识库:从硬件配置到实战优化

本地部署AI模型与知识库系统正成为企业及开发者的热门选择,尤其在数据隐私和成本控制方面具有显著优势。通过Docker环境配置和NVIDIA显卡的硬件支持,用户可以在本地高效运行如ChatGLM3-6B等开源模型。量化技术和RAG系统架构的引入,进一步提升了模型在消费级硬件上的性能表现。本地部署不仅适用于科研团队和医疗行业,还能满足电商客服等高并发场景的需求,实现深度定制和持续学习。

weixin_30617797的博客 293

Qwen3不是大模型升级,而是智能体时代的工程范式跃迁

智能体(Agent)是当前AI落地的核心范式,其本质是将大语言模型从‘文本生成器’转变为‘可执行任务的自主系统’。这一转变依赖于任务规划、工具调用、状态记忆与多模态感知等关键能力,而不再仅靠参数规模或通用推理性能。Qwen3系列通过模块化架构(如Qwen3-Max、Qwen3-VL、Qwen3-Omni)原生支持智能体所需的功能解耦与协同机制,显著提升真实任务完成率(如WebArena、AgentBench)。其轻量化设计(如Qwen3-4B)、本地部署友好性(Ollama/vLLM/ComfyUI集成)及

weixin_34129696的博客 358

阿里资深专家打造从零开始学架构,含阿里内部技术栈PPT、PFD实战

PPT内容还有很多!2、高负载高并发高可用架构设计指导思想。2.VSFTPD和Nginx和商品新增。6、案例式深入解析23种设计模式。7.SolrJ和SolrCloud。2.源码层面无死角解析NETTY。1、多人在线即时对战网游服务器心。3、JVM调优案例实战化指导。4、经常被问操作系统原理剖析。1、互联网架构演安的过程与原理。3、前后端分离--某喵微信商城。5、亿级流量多级缓存架构平台。5、从底向上网络原理解读。9、分布式事努一-站解决。5、流量介入层高性能服务。7.压力测试让你心中有谐。...

老男孩的架构路 293

无需GPU的本地AI助手:Fara-7B CPU部署实战指南

大模型推理正从GPU依赖走向CPU普惠化,核心在于轻量化架构、高效量化(如GGUF格式)与指令集深度优化(AVX2/AVX-512)。这类技术使7B级中文对话模型可在主流x86服务器甚至老旧硬件上稳定运行,兼顾低延迟、低内存占用与数据本地化安全。其技术价值体现在工程确定性——绕过CUDA生态束缚,规避PyTorch CPU模式兼容性陷阱,实现开箱即用的私有化AI服务。典型应用场景包括政务文书解析、律所合同审查、医疗知识问答及教育文本处理等对数据主权与响应实时性要求严苛的领域。本文聚焦Fara-7B这一专为I

weixin_34252686的博客 371

从0开始学架构-学习笔记

05 复杂度来源:高可用 高可用定义: 系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度,是进行系统设计时的准则之一。 系统的高可用方案五花八门,但万变不离其宗,本质上都是通过“冗余”来实现高可用。通俗点来讲,就是一台机器不够就两台,两台不够就四台;一个机房可能断电,那就部署两个机房;一条通道可能故障,那就用两条,两条不够那就用三条(移动、电信、联通一起上)。高可用的“冗余”解决方案,单纯从形式上来看,和之前讲的高性能是一样的,都是通过增加更多机器来达到目的,但其实本质上是有根本区别的:高性能增加机

qq_33898609的博客 1955

《从零开始学架构》读书笔记

《从零开始学架构》读书笔记,以思维导图的方式进行归纳总结知识要点。

Python爬虫实战:如何高效抓取拼多多商品信息、销量与价格数据,破解反爬虫挑战

**摘要:**本文介绍利用Python爬虫技术抓取拼多多商品数据(价格、销量等)的方法与应用价值。通过分析拼多多商品页面的HTML结构,使用Requests和Selenium获取数据,并应对反爬虫机制(IP代理、请求头伪装等)。数据可存储于MongoDB或CSV用于市场监控、竞品分析等场景。文章涵盖技术选型、实战代码示例及反爬策略,为电商数据分析提供实用指导。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 1673

从0开始学架构5 - 实战篇

从0开始学架构.实战篇 38 | 架构师应该如何判断技术演进的方向? 潮流派? 保守派? 跟风派? 技术演进的动力 1)对于产品类业务,答案看起来很明显:技术创新推动业务发展! 苹果开发智能手机,将诺基亚推下王座,自己成为全球手机行业的新王者。 2G 时代,UC 浏览器独创的云端架构,很好地解决了上网慢的问题;智能机时代,UC 浏览器又自主研发全新的 U3 内核,兼顾高速、安全、智能及...

Flyingfish 872

【COMSOL】修改内置物理场方程 模拟水沸腾的蒸汽泡运动

在COMSOL中通过弱贡献(weak contribution)节点,可以向任何内置模型方程中添加约束。这里,以模拟水沸腾的蒸汽泡运动为例,来讲一讲当我们研究的方程与模块方程不一样时,应该怎么增加新的贡献项。

u012161192的博客 9011

Qwen3-Coder:MoE架构与256K上下文驱动的编程智能体

编程大模型正从代码补全迈向系统级任务执行,其核心在于对长上下文的理解能力与工具调用的工程化支持。MoE(Mixture of Experts)架构通过稀疏激活显著降低推理显存占用和延迟,使4800亿参数模型可在单张A100上稳定运行;256K上下文并非堆砌文本容量,而是支撑跨文件、跨配置、跨工具的项目级建模,为智能体编程、浏览器自动化和Tool Calling提供基础语义空间。Qwen3-Coder以Instruct范式强化指令遵循能力,将自然语言需求精准映射为可执行代码或结构化工具调用请求,适用于DevO

weixin_34060741的博客 368

Cadence Allegro PCB文件对比实战:3分钟搞定两份设计差异(附颜色标注技巧)

本文详细介绍了如何高效使用Cadence Allegro的Design Compare功能进行PCB文件差异对比。通过实战工作流,可在3分钟内精准定位并理解两份设计在布局、布线、元件等方面的关键差异,并分享了自定义颜色标注技巧,帮助工程师快速聚焦重要修改,提升设计评审与团队协作效率。

weixin_29248653的博客 379

ChromeOS安装教程

ChromeOS,是基于Linux内核研发的ChromiumOS开源系统的闭源系统,最大的特色就是内置了Chrome浏览器,早期主要以Web云端应用程序为主,后来逐渐引入了Android子系统和Linux子系统。本文主要简述摸索的家用笔记本安装ChromeOS安装方法,供各位玩机朋友参考。

weixin_45751495的博客 8114

阿里云Qwen 3.5开源大模型解析与实战指南

Transformer架构作为现代大语言模型的核心基础,通过自注意力机制实现上下文理解。Qwen 3.5在此基础上创新性地引入动态稀疏注意力机制,显著提升了长文本处理能力。在工程实践中,模型量化技术(如4bit/8bit量化)让大模型能在消费级显卡上高效推理,结合配套的inference框架和微调工具链,开发者可快速实现本地部署。该模型在代码生成、技术文档处理等场景表现优异,特别针对中文技术术语和本土化开发场景进行了优化。通过实践验证,7B量化版本在RTX 4090等消费级显卡上即可流畅运行,为开发者提供了

weixin_34408717的博客 354

IEC61850规约客户端软件开发实战(第六章)

IEC 61850标准中的GOOSE(Generic Object Oriented Substation Event,面向通用对象的变电站事件)功能是变电站自动化系统的核心通信机制,主要用于实现智能电子设备(IED)间高可靠性、低延时的实时信号传输。本章简述其核心功能与技术特点。

半青年的博客 1779

Qwen3.5 MoE架构深度解析:397B激活参数与工业级部署实践

大语言模型中的MoE(Mixture of Experts)是一种通过稀疏激活提升模型容量与推理效率的关键架构,其核心原理在于动态路由输入至子专家网络,实现计算量可控下的知识广度扩展。相比传统稠密模型,MoE在长文本理解、领域术语建模和逻辑链路保持方面具备天然优势,技术价值体现在显存占用降低、吞吐可预测、微调成本下降等工程指标上。当前主流应用场景覆盖智能客服、法律文书生成、金融研报分析及教育个性化辅导等高精度垂直任务。Qwen3.5作为首个将MoE架构推向生产可用的开源中文大模型,以397B总参数、22B激

380

L型探测器几何畸变矫正

定位像素空间位置 -> 计算水平面投影点 -> 统一物理分辨率 -> 重采样生成新图。

如果想成为中心,那么就到中心去吧。 241

滑模观测器与锁相环结合应用:让电机“无感”也能精准旋转的奥秘

本文介绍了永磁同步电机无传感器控制中的滑模观测器(SMO)结合锁相环(PLL)技术。SMO通过创建虚拟电机模型,利用电流误差产生控制信号来估计反电动势;PLL则从反电动势中解码转子位置和速度信息。该组合方案兼具SMO的鲁棒性和PLL的高精度,计算量小且硬件要求低。文章详细阐述了原理、数学模型、参数整定方法及实际实现技巧,包括离散化处理、符号函数替代等优化手段,并分析了低速性能限制、抖振问题等常见挑战及解决方案。最后指出该技术未来将与人工智能、多观测器融合等方向结合发展。

汽车软件开发 195

GPT-OSS深度解析:MoE架构、Harmony协议与MXFP4量化的工程实践

大语言模型推理优化是当前AI工程落地的核心挑战,涉及稀疏激活(MoE)、结构化提示协议与低比特量化等关键技术。MoE通过动态路由实现参数高效利用,Harmony协议以JSON Schema强制约束对话状态与工具调用行为,提升可验证性与确定性;MXFP4作为混合浮点量化格式,在精度损失可控前提下显著降低显存占用,支撑百亿级模型单卡部署。这些技术协同构成面向生产环境的轻量、安全、可审计推理栈,广泛适用于本地知识库问答、边缘智能体、金融风控、法律合同生成等对逻辑连贯性与执行可预测性要求严苛的场景。本文聚焦GPT-

aocaiti5781的博客 460

2、Elixir与Erlang:构建高可用系统的利器

本文介绍了Elixir与Erlang在构建高可用系统方面的优势,深入探讨了Erlang的并发机制、容错能力以及分布式特性,并结合实际应用场景展示了其在服务器端开发中的强大能力。此外,还提供了学习资源和交流平台,帮助开发者快速上手并深入实践。

grape的博客 125

OpenClaw:轻量级AI编码协同基座,支持多模型路由与混合部署

AI编码助手是当前开发者提效的核心基础设施,其本质是将大语言模型能力深度集成进软件开发全生命周期。关键技术原理包括模型服务化(MaaS)、动态路由调度、显存感知的冷热分离加载,以及本地与云API的智能降级协同。这类方案的技术价值在于平衡响应延迟、推理精度与运行成本,尤其适合VS Code插件集成、CI/CD代码审查、私有化代码补全等工程场景。OpenClaw正是基于vLLM、Ollama与自研Rust路由层构建的生产就绪方案,实现实测P95延迟<850ms、单卡三模型并发、月云成本<120元,为中小团队提供

weixin_34163553的博客 365

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

HermesAgent+Qwen3.6-35B-A3B:本地化AI办公智能体实战指南

办公自动化正从脚本式RPA迈向具备上下文理解与主动协同能力的智能体时代。其核心在于将大语言模型(LLM)与任务编排引擎深度耦合,实现跨工具、跨系统、带权限与审计的端到端流程闭环。HermesAgent作为办公语义原生的智能体调度框架,内置Task Graph与47+办公专用工具插件;Qwen3.6-35B-A3B则以256K上下文、A3B自适应量化及本地化部署能力,支撑长文本、多格式、高精度推理需求。二者组合显著提升任务吞吐、鲁棒性与可解释性,适用于中小企业降本增效、自由职业者时间管理及IT团队安全嵌入OA

weixin_30455023的博客 551

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

DeepSeek V4预览版开源:结构化推理与轻量化长上下文新范式

大语言模型处理非结构化文档时,常面临长上下文建模低效、关键信息定位不准、部署成本高等瓶颈。其核心原理在于突破传统全量注意力机制,引入结构感知的分层路由注意力(HRA),通过识别标题、表格、代码块等显式结构信号,动态分配计算资源,实现‘扫读-精读’式推理。该技术显著提升合同审查、财报分析、多跳检索等场景下的定位精度与响应速度,并支持轻量化部署于A10等主流显卡。DeepSeek V4预览版本同步开源,提供结构探测器、DocStruct Benchmark评估集及ContextPruner工具链,推动从文档解析

weixin_30535843的博客 522

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

上一篇: GitHub最新发布!阿里十年架构师手写版spring全家桶笔记全新开源
下一篇: 阿里内部流出的JDK源码学习笔记(2022版)
Java技术那些事儿
博客等级 码龄5年 2306粉丝 2584原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值